基于植被状态指数的中国干旱演变特征及遥相关驱动研究

徐明立; 王飞; 徐菲; 贾敏敏

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230639

English Version Journal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于植被状态指数的中国干旱演变特征及遥相关驱动研究

更新时间：2026-07-09

- 基于植被状态指数的中国干旱演变特征及遥相关驱动研究
- Vol. 42, Issue 4, Pages: 20-24+19(2024)
- 作者机构：
  
  1. 河南省济源水文水资源测报分中心
  2. 华北水利水电大学
  3. 河南省濮阳水文水资源测报分中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230639
  CLC： P426.616
- Published：2024
- 稿件说明：
移动端阅览
徐明立, 王飞, 徐菲, et al. 基于植被状态指数的中国干旱演变特征及遥相关驱动研究[J]. 2024, 42(4): 20-24+19.
DOI：

徐明立, 王飞, 徐菲, et al. 基于植被状态指数的中国干旱演变特征及遥相关驱动研究[J]. 2024, 42(4): 20-24+19. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230639.

摘要

干旱会引发植被绿度下降、农作物减产、生物栖息地破坏等诸多问题，对人类和自然环境均具有显著影响。以植被状态指数作为干旱指标，利用极点对称模态分解EPSMD方法对1999～2019年全国植被状态指数序列进行周期与趋势识别，采用网格化趋势检验法揭示网格化的干旱趋势特征，运用多变量小波相干方法探讨干旱与多种遥相关因素的内在关系。结果表明，1999～2019年基于植被状态指数的全国干旱大体呈减轻趋势，植被状态指数的线性倾向率为0.044/10a;不同分区的干旱变化特征各不相同，其中黄土高原区的干旱减轻趋势最为明显，植被状态指数线性倾向率为0.215/10a;网格尺度的植被状态指数趋势特征Z均值在春季、夏季、秋季、冬季分别为0.41、0.79、0.50、0.11

各季度旱情均呈减轻态势；遥相关因素组合PNA-ENSO对全国干旱的影响最为明显。未来可将PNA、ENSO作为干旱预警输入因子提高干旱预报精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

王飞.多干旱类型视角下的黄河流域干旱时空演变特征研究[D].郑州大学,2020(02).

Cheng Qingping,Zhong Fanglei,Wang Ping.Baseflow dynamics and multivariate analysis using bivariate and multiple wavelet coherence in an alpine endorheic river basin (Northwest China)[J].Science of the Total Environment,2021.

Fei Wang,Zongmin Wang,Haibo Yang,Danyang Di,Yong Zhao,Qiuhua Liang.Utilizing GRACE-based groundwater drought index for drought characterization and teleconnection factors analysis in the North China Plain[J].Journal of Hydrology,2020.

Wei Hu,Bing Cheng Si.Technical note: Multiple wavelet coherence for untangling scale-specific andlocalized multivariate relationships in geosciences[J].Hydrology and Earth System Sciences,2016.

Francisco Zambrano,Mario Lillo-Saavedra,Koen Verbist,Octavio Lagos.Sixteen Years of Agricultural Drought Assessment of the BioBío Region in Chile Using a 250 m Resolution Vegetation Condition Index (VCI)[J].Remote Sensing,2016.

Dipanwita Dutta,Arnab Kundu,N.R. Patel,S.K. Saha,A.R. Siddiqui.Assessment of agricultural drought in Rajasthan (India) using remote sensing derived Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Precipitation Index (SPI)[J].Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences,2015.

Ze‧ev Gedalof,Dan J. Smith.Interdecadal climate variability and regime‐scale shifts in Pacific North America[J].Geophysical Research Letters,2001.

F.N. Kogan.Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection[J].Advances in Space Research,1995.

陈发虎,谢亭亭,杨钰杰,陈圣乾,陈峰,黄伟,陈婕.我国西北干旱区“暖湿化”问题及其未来趋势讨论[J].中国科学:地球科学,2023(06).

刘海,姜亮亮,刘冰,刘睿,肖作林.近40年中国干旱特征及其对植被变化的影响[J].生态学报,2023(19).

郭城,陈颖彪,郑子豪,林妙萍,阮杰儿.顾及时空背景的遥感生态指数适用性分析——以粤港澳大湾区为例[J].地理与地理信息科学,2021(05).

张棋,许德合,丁严.基于SPEI和时空立方体的中国近40年干旱时空模式挖掘[J].干旱地区农业研究,2021(03).

季民,张超,赵建伟,严娟,梁亮.基于VCI指数的青藏地区春旱时空动态变化分析[J].国土资源遥感,2021(01).

李明,葛晨昊,邓宇莹,王贵文,柴旭荣.黄土高原气象干旱和农业干旱特征及其相互关系研究[J].地理科学,2020(12).

李维娇,王云鹏.基于VCI的2003—2017年广东省干旱时空变化特征分析[J].华南师范大学学报(自然科学版),2020(03).

齐乐秦,粟晓玲,冯凯.西北地区多尺度气象干旱对环流因子的响应研究[J].干旱区资源与环境,2020(01).

李新尧,杨联安,聂红梅,任丽,胡胜,杨煜岑.基于植被状态指数的陕西省农业干旱时空动态[J].生态学杂志,2018(04).

孟鑫,智协飞.东北地区夏季干旱的年际—年代际变化特征[J].大气科学学报,2016(04).

Views

153

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

川渝2022年持续极端干旱日尺度时空过程分析

地下水水位降落漏斗评价方法研究与应用

基于C-Vine Copula模型的沅江流域时空连续型干旱的多变量频率分析研究

基于多尺度SPEI的黑龙江省干旱演变时空特征分析

长江流域上游干旱特征分析

Related Author

杨世琦

徐维新

徐丹丹

沈文宇

卢晓宁

朱静思

王哲

南天

Related Institution

重庆市气象科学研究所

卫星遥感数字化应用创新重点实验室

成都信息工程大学资源环境学院

河海大学水文水资源学院

中国地质科学院水文地质环境地质研究所

AI问答

⁰